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UnslopNemo-12B-v3-GGUF

实验性Mistral对话模型的增强表达版本

UnslopNemo-12B-v3-GGUF作为Mistral架构的实验性语言模型,对原有RP数据集进行了90%的优化处理。模型集成了Metharme、Mistral和Text Completion等多种功能,支持灵活的采样器参数调整。目前处于持续优化阶段,通过社区反馈不断完善其性能表现。

Mistral-Small-Instruct-2409-bnb-4bit - 优化模型效率,降低内存消耗,实现免费微调
GithubHuggingfaceMistralUnsloth开源项目性能提升模型模型微调记忆节省
Mistral-Small-Instruct-2409利用Unsloth技术实现了快速微调,与传统方法相比,显著降低约70%的内存使用,提高2到5倍的效率。该项目提供易于上手的Google Colab免费笔记本,支持多种导出格式包括GGUF和vLLM,同时提供详尽的安装和使用指南。Mistral-Small-Instruct-2409还支持函数调用和简易命令行交互,适合需高效生产推理的用户。
Mistral-7B-OpenOrca - 基于Mistral微调的高效开源大语言模型
GithubHuggingfaceMistralOpenOrca人工智能开源项目模型模型训练语言模型
Mistral-7B-OpenOrca是一个使用OpenOrca数据集对Mistral 7B进行微调的开源大语言模型。模型在HuggingFace基准测试中展现出优秀性能,支持ChatML格式,适配消费级GPU硬件。此外还提供多种量化版本选择,便于部署和使用。
Mistral-Nemo-Instruct-2407-gptq-4bit - 采用GPTQ技术的4位量化语言模型
GPTQModelGithubHuggingface低位量化开源项目模型模型压缩神经网络优化量化模型
Mistral-Nemo-Instruct-2407-gptq-4bit是一个使用GPTQModel进行4位量化的语言模型。该模型采用128组大小和真实顺序等技术,在维持性能的同时大幅缩减模型体积。这种量化方法提高了模型的部署效率,适用于计算资源有限的场景。
Mistral 7B - Mistral 7B及衍生模型全面指南
AI工具Mistral 7B人工智能大语言模型开源模型自然语言处理
本站聚焦Mistral 7B开源语言模型,提供模型介绍、部署指南和在线体验。汇集微调版本导航、使用教程和研究动态,是Mistral 7B相关资源的综合参考平台。
Mistral-7B-SlimOrca - SlimOrca实现高效性能的Mistral-7B文本生成模型
GPT-4GithubHuggingfaceMistral-7B-SlimOrca开源项目性能评估数据集模型语言模型
Mistral-7B-SlimOrca是一款基于Mistral-7B模型,并经过SlimOrca数据集微调的神经网络模型。通过仅~50万条GPT-4补全数据,该模型在HuggingFace评估中表现优异,接近Llama2-70b-chat,且大幅减少数据量和计算需求。模型使用OpenChat打包并由Axolotl训练,借助GPT-4对数据集的精确筛选,提供高效文本生成能力,探索未来模型训练的新方法。
SauerkrautLM-Nemo-12b-Instruct - 高效微调大语言模型的资源节约技术展示
GithubHuggingfaceSauerkrautLM-Nemo-12b-InstructSpectrum Fine-TuningVAGO solutions开源项目德英数据集模型语言模型微调
SauerkrautLM-Nemo-12b-Instruct项目演示了通过Spectrum微调技术实现大语言模型资源高效微调的可能性。采用精心构建的德英Sauerkraut Mix v2数据集,只需微调模型25%层数,即可优化12亿参数的性能,显著提升德语与英语能力,并有助于多语言技能的整体提升。模型在Hugging Face排行榜表现卓越,验证了跨语言增强能力的重要价值,同时保留大部分既有知识。
fine-tune-mistral - Mistral大语言模型全量微调开源项目
GithubHugging FaceMistral开源项目微调模型训练深度学习
fine-tune-mistral是一个专注于Mistral 7B大语言模型全量微调的开源项目。项目提供完整训练代码和使用说明,支持多GPU训练。其中包含多项训练技巧,如学习率调整和数据量建议等。项目还强调通过评估任务来衡量模型性能改进。该工具为研究者提供了一个进行Mistral模型定制化的便捷平台。
Mistral-7B-Instruct-v0.3-GGUF - 高性能量化版指令调优大语言模型
GGUF格式GithubHuggingfaceMistral-7B-Instruct开源项目文本生成本地部署模型语言模型
本项目提供Mistral-7B-Instruct-v0.3模型的GGUF格式量化版本。GGUF是llama.cpp团队开发的新格式,兼容多种客户端和库。模型支持2-8位量化,可在不同平台上实现GPU加速,适合文本生成和对话应用。这为在本地设备部署高性能大语言模型提供了便捷解决方案。
notus-7b-v1 - 优化偏好响应的7B模型树立文本生成新标准
AI训练数据GithubHuggingfaceNotus-7b-v1开源项目文本生成模型模型评估算法优化
此模型通过直接偏好优化技术增强文本生成能力,树立新基准。其使用更具代表性的偏好数据集,提高了准确性,并在与Zephyr和Claude 2的比较中表现出色,成为AlpacaEval评估中最具竞争力的7B模型之一,是聊天应用程序中的理想助手。
Ministral-3b-instruct-GGUF - 更高效的量化语言模型,为文本生成带来显著性能提升
Apache 2.0GithubHuggingfaceNLPtransformers开源项目模型模型量化语言模型
Ministral-3b-instruct-GGUF是一个基于llama.cpp的高效量化模型,专为Ministral系列的3B参数设计优化,并从Mistral-7B进行微调。它使用混合数据集,主要用于英语文本生成。通过量化技术,该模型在保持精度的同时,显著减少了存储和计算需求,理想应用于高效文本生成场景。项目遵循Apache 2.0许可协议,以确保合规使用。
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